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Tag: #safety-constraints1 results

PowerLens:馴服 LLM 代理優化手機電池

PowerLens:馴服 LLM 代理優化手機電池

PowerLens 利用 LLM 的常識推理,彌補使用者活動與系統參數的語意差距,為 Android 提供安全個人化電源管理。多代理架構辨識 UI 語義產生政策,PDL 約束確保安全,並透過隱性回饋在 3-5 天內學習偏好。實驗達 81.7% 準確率,比原生 Android 節省 38.8% 能源。

ArXiv AIResearchMar 23#llm-agents#safety-constraints
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影像解析度會改變模型的類腦評估結果

一篇預印本指出,在 V1 比較中,評估影像解析度會大幅改變哪種 CNN 學習規則看起來最接近人腦。研究涵蓋六種影像解析度,發現未訓練模型在 V1 的表面優勢很大程度上是評估解析度造成的,而 backpropagation 在 LOC 仍保有優勢。

Reddit r/MachineLearningCommunity54m ago#visual-cortex#rsa